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검색어: information selection, 검색결과: 81
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양명석(한국과학기술정보연구원) ; 강남규(한국과학기술정보연구원) ; 김윤정(한국과학기술정보연구원) ; 최광남(한국과학기술정보연구원) ; 김영국(충남대학교) 2012, Vol.29, No.4, pp.123-142 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2012.29.4.123
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초록

최근 효과적인 정보검색을 제공하기 위해 시맨틱 웹을 비롯한 다양한 검색기법들을 사용하고 있다. 이중에서 효과적인 방법은 온톨로지를 이용한 검색기술을 적용하는 것이라 할 수 있다. 본 논문에서는 국가과학기술지식정보서비스(NTIS)에서 구축한 국가R&D정보를 분석하여 온톨로지를 구축하고, 이용자가 관심있어 하는 주제분야(과제, 인물, 성과, 기관)를 중심으로 온톨로지의 객체관계를 표현하고 정보를 탐색하기 위한 국가R&D지식맵(knowledge map)을 구축하였다. 국가R&D지식맵은 사용자가 선택한 객체를 중심노드로 설정하여, 주제분야를 노드로 표현하고, 객체와 주제분야간의 관계를 분석하여 사용자가 관심 있어 하는 질의를 주제분야의 하위노드로 표현하였다. 사용자가 하위노드의 질의를 선택하면 시스템에서는 선택한 질의를 온톨로지로부터 추론할 수 있는 SPAQL 질의어를 생성하고 추론엔진으로부터 검색결과를 받아 사용자에게 제시하였다.

Abstract

To develop an intelligent search engine to help users retrieve information effectively, various methods, such as Semantic Web, have been used, An effective retrieval method of such methods uses ontology technology. In this paper, we built National R&D ontology after analyzing National R&D Information in NTIS and then implemented National R&D Knowledge Map to represent and retrieve information of the relationship between object and subject (project, human information, organization, research result) in R&D Ontology. In the National R&D Knowledge Map, center-node is the object selected by users, node is subject, subject's sub-node is user's favorite query in National R&D ontology after analyzing the relationship between object and subject. When a user selects sub-node, the system displays the results from inference engine after making query by SPARQL in National R&D ontology.

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서은경(한성대학교) ; 박미향() 2009, Vol.26, No.2, pp.173-194 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2009.26.2.173
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Abstract

Recently, semantic search techniques which are based on information space as consisting of non- ambiguous, non-redundant, formal pieces of ontological knowledge have been developed so that users do exploit large knowledge bases. The purpose of the study is to design more user-friendly and smarter retrieval interface based on ontological analysis, which can provide more precise information by reducing semantic ambiguity or more rich linked information based on well-defined relationships. Therefore, this study, first of all, focuses on ontological analysis on researcher information as selecting descriptive elements, defining classes and properties of descriptive elements, and identifying relationships between the properties and their restriction between relationships. Next, the study designs the prototypical retrieval interface based on ontology-based representation, which supports to semantic searching and browsing regarding researchers as a full-fledged domain. On the proposed retrieval interface, users can search various facts for researcher information such as research outputs or the personal information, or carrier history and browse the social connection of the researchers such as researcher group that is lecturing or researching on the same subject or involving in the same intellectual communication.

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김수연(연세대학교) ; 정영미(연세대학교) 2006, Vol.23, No.3, pp.147-165 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2006.23.3.147
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이 연구에서는 전체 문헌집단으로부터 초기 질의어에 대한 연관용어 선정 시 사용할 수 있는 최적의 기법을 찾기 위해 연관규칙 마이닝과 용어 클러스터링 기법을 이용하여 연관용어 선정 실험을 수행하였다. 연관규칙 마이닝 기법에서는 Apriori 알고리즘을 사용하였으며, 용어 클러스터링 기법에서는 연관성 척도로 GSS 계수, 자카드계수, 코사인계수, 소칼 & 스니스 5, 상호정보량을 사용하였다. 성능평가 척도로는 연관용어 정확률과 연관용어 일치율을 사용하였으며, 실험결과 Apriori 알고리즘과 GSS 계수가 가장 좋은 성능을 나타냈다.

Abstract

In this study, experiments for selection of association terms were conducted in order to discover the optimum method in selecting additional terms that are related to an initial query term. Association term sets were generated by using support, confidence, and lift measures of the Apriori algorithm, and also by using the similarity measures such as GSS, Jaccard coefficient, cosine coefficient, and Sokal & Sneath 5, and mutual information. In performance evaluation of term selection methods, precision of association terms as well as the overlap ratio of association terms and relevant documents' indexing terms were used. It was found that Apriori algorithm and GSS achieved the highest level of performances.

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권소담(서울대학교 중앙도서관 사서) ; 남영준(중앙대학교) 2018, Vol.35, No.4, pp.263-284 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2018.35.4.263
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대학도서관은 구성원이 교육과 연구를 수행하는 데 있어 필요수적인 자료를 선정하여 구입할 필요가 있다. 따라서 이용자의 정보 요구를 장서 개발에 반영하는 방법으로 희망도서 제도를 운영하고 있다. 본 연구는 10년간의 장기적 관점에서 희망도서 신청 과정과 결과를 분석하였다. 희망도서는 단행본에 대한 강력한 정보 요구이기 때문에 주제 분야별 이용자의 정보 요구 패턴을 파악할 수 있었다. 대학 구성원으로서 이용자는 전공하는 학문 분야에 대해서는 전공 도서를 선정하면서도 다른 주제 분야의 교양 도서를 적절히 선정하여 장서 구성에 기여하고 있었다. 결과적으로 희망도서는 소수의 이용자에 의해 선정이 이루어지지만 도서관 전체 이용자의 정보 요구를 충족시키고 있어 효율적인 장서 개발 정책으로 운용되고 있다고 볼 수 있다.

Abstract

Academic libraries need to select and purchase essential collections to support students and faculty in education and research. Therefore, libraries reflect patrons’ information needs on collection development through patron purchase requests. This study analyzed the pattern and efficiency of patron purchase requests in a longer-term perspective; for over a decade. Patron purchase requests show different tendencies depending on academic characteristics, which enabled libraries to identify the users’ information needs in various subjects. Typically users contributed to collection development by expressing information needs in their fields of study through purchase requests. In the meantime, users in certain fields showed interest in other subject areas besides their own to select general books on various topics. Through this study, it became evident that a major portion of library collections were affected by active purchase requests from a small number of users. However those books were proven to be in demand in terms of effectiveness. Patron-driven acquisition is being implemented as an effective collection development policy.

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김영범(전남대학교 대학원 기록관리학 석사) ; 장우권(전남대학교 문헌정보학과 교수) 2023, Vol.40, No.3, pp.99-118 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2023.40.3.099
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이 연구의 목적은 기록물의 맥락정보를 담고 있는 메타데이터를 활용하여 기록물 자동분류 과정에서의 성능요소를 파악하는데 있다. 연구를 위해 2022년 중앙행정기관 원문정보 약 97,064건을 수집하였다.수집한 데이터를 대상으로 다양한 분류 알고리즘과 데이터선정방법, 문헌표현기법을 적용하고 그 결과를 비교하여 기록물 자동 분류를 위한 최적의 성능요소를 파악하고자 하였다. 연구 결과 분류 알고리즘으로는 Random Forest가, 문헌표현기법으로는 TF 기법이 가장 높은 성능을 보였으며, 단위과제의 최소데이터 수량은 성능에 미치는 영향이 미미하였고 자질은 성능변화에 명확한 영향을 미친다는 것이 확인되었다.

Abstract

The objective of this study is to identify performance factors in the automatic classification of records by utilizing metadata that contains the contextual information of records. For this study, we collected 97,064 records of original textual information from Korean central administrative agencies in 2022. Various classification algorithms, data selection methods, and feature extraction techniques are applied and compared with the intent to discern the optimal performance-inducing technique. The study results demonstrated that among classification algorithms, Random Forest displayed higher performance, and among feature extraction techniques, the TF method proved to be the most effective. The minimum data quantity of unit tasks had a minimal influence on performance, and the addition of features positively affected performance, while their removal had a discernible negative impact.

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초록

본 연구는 도시개발 변화에 따른 공공도서관 신축부지선정에 대한 법적 검토사항을 살펴보고, 일반적인 부지특성과 입지기준을 고찰하였다. 또한 전주시를 대상으로 적합한 부지를 선정하기 위하여, 지역주민들의 정보문화활동에 관한 각종 지표 및 통계자료를 조사하였고, 이용자 설문조사를 실시하였다. 그리고 이를 토대로 새로운 공공도서관 설립 비전과 목적을 수립하고, 부지선정 계획을 단계별로 제안하였다. 본 연구는 도서관 신축부지선정과 지방정부의 도서관정책개발 및 예산확보의 타당성 근거로 활용하는데 유용한 자료가 될 것으로 기대한다.

Abstract

In this study, various aspects of site selection for constructing new public library by development of urban community were investigated. These are legal aspects, geographical characteristics, and criteria of selecting conditions of location for new building. In order to select the suitable site in the Jeon Ju City, the various statistical data and indices with regard to information and cultural activities of the local residents and a statistical data was investigated. And also, a user question investigation was executed. The vision and objectives of establishing new pubic libraries were presented, based on the result of the study. The result of this study will help the library policy maker to develope the library policy and to secure a budget from the regional government.

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학술지 논문에 디스크립터를 자동부여하기 위하여 기계학습 기반의 접근법을 적용하였다. 정보학 분야의 핵심 학술지를 선정하여 지난 11년간 수록된 논문들을 대상으로 문헌집단을 구성하였고, 자질 선정과 학습집합의 크기에 따른 성능을 살펴보았다. 자질 선정에서는 카이제곱 통계량(CHI)과 고빈도 선호 자질 선정 기준들(COS, GSS, JAC)을 사용하여 자질을 축소한 다음, 지지벡터기계(SVM)로 학습한 결과가 가장 좋은 성능을 보였다. 학습집합의 크기에서는 지지벡터기계(SVM)와 투표형 퍼셉트론(VPT)의 경우에는 상당한 영향을 받지만 나이브 베이즈(NB)의 경우에는 거의 영향을 받지 않는 것으로 나타났다.

Abstract

This study utilizes various approaches of machine learning in the process of automatically assigning descriptors to journal articles. After selecting core journals in the field of information science and organizing test collection from the articles of the past 11 years, the effectiveness of feature selection and the size of training set was examined. In the regard of feature selection, after reducing the feature set by χ2 statistics(CHI) and criteria which prefer high-frequency features(COS, GSS, JAC), the trained Support Vector Machines(SVM) performs the best. With respective to the size of the training set, it significantly influences the performance of Support Vector Machines(SVM) and Voted Perceptron(VTP). but it scarcely affects that of Naive Bayes(NB).

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두효철(전북대학교) ; 김건(전북대학교) ; 오효정(전북대학교) 2019, Vol.36, No.1, pp.269-294 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2019.36.1.269
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새롭게 등장하는 다양한 유형의 재난에 효과적으로 대처하기 위해서는 국민들에게 재난정보들을 빠르고 효율적으로 전달하고 갱신하는 것이 무엇보다도 중요하다. SNS는 신속한 정보 확산 및 지속적인 노출이 가능하고, 이용자와 직접 소통함으로써 양방향 소통이 가능하다. SNS의 이러한 특성은 기존 매스미디어의 단점을 보완할 뿐만 아니라, 재난관리 업무의 효용성을 높일 수 있다. 이에 본 연구는 재난관리기관의 효과적인 SNS 기록정보서비스 운영방안을 도출하고자 이용자 인식과 요구사항을 분석하였다. 이를 위해 이용자 설문을 진행하여, 이용자 관심도가 높은 정보유형을 파악하고, SNS 서비스에 적합한 기록정보항목을 선별하였다. 이를 통해 효용성이 높은 재난관리기관의 SNS 재난기록정보서비스 개선방안을 제언하고자 한다.

Abstract

To effectively cope with new and different types of disasters, it is very important to communicate and update disaster information to the public quickly and efficiently. SNS enables rapid spread of information and continuous exposure. SNS enables two-way communication by directly communicating with users. SNS complements the shortcomings of mass media, and increases the effectiveness of disaster management work. This study analyzed user awareness and requirements to derive effective methods of SNS operation of disaster management institutions. For this purpose, a user survey was conducted to identify the types of information that are highly user-interested and to select information items suitable for SNS services. Through this, we suggest ways to improve the SNS disaster record information service of the disaster management institution.

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초록

본 연구는 정보추구의 과도성으로 인해 자행되는 프라이버시 침해를 살펴보고자 하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 최근 5년간 미디어에서 볼 수 있었던 프라이버시 침해 사례를 종류별로 분석, 이 중 지나친 정보추구행동의 결과로 나타나는 침해 사례들을 분석하였다. 정보추구의 동기, 주체, 성격이라는 세 가지 기준, 다섯 가지 유형에 기반, 과도한 정보추구로 인해 발생하는 프라이버시 침해를 사례별로 소개했다. 환경변화에 따른 바람직한 정보추구 자세와 프라이버시 침해 방지를 위한 정보이용에 대한 몇 가지 고민과 제언으로 마무리하였다.

Abstract

The purpose of this study was to try to describe types of invasion of privacy caused by excessive information seeking on mass media. Recent 5 years of cases were gathered and analyzed to see the types of invasion of privacy, and extracted only those cases showing the results by excessive information seeking. Three standards such as the intension, the subject, and the characteristics were selected to differentiate the types and cases. Five types of those three standards were introduced by case by case. The issues regarding ways of privacy protection and correct attitude of information seeking were explored and a few suggestions were included at the end.

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이 연구는 우리나라 지자체가 운영하는 통합도서관들을 대상으로 통합검색 서비스의 기능적 특성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 분석대상은 서울시의 25개 지자체에서 운영하는 통합도서관들이며, 분석항목은 통합검색과 관련된 12가지 영역의 서비스 기능들로 선택하였다. 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 통합도서관은 자치구 내 공공도서관과 작은도서관의 연합체이며, 통합검색 서비스를 제공하고 있다. 제공되는 통합검색 서비스의 기능, 서지정보의 항목과 패싯의 유형이 다양하지 못하다. 둘째, 검색결과의 레코드는 타이틀 형식이 아니라, 대부분 아이템 형식이었다. 셋째, 도서정보를 보완하는 보강정보는 책에 대한 소개와 연관정보, 책과 관련된 키워드, 대출관련 정보 등으로 구성된다. 넷째, 통합검색이 디스커버리형 검색보다, 통합목록DB를 기반으로 하는 통합OPAC의 형태를 나타내고 있다. 자치구 내 공공도서관이나 작은도서관들에 분산되어 있는 소장목록DB들에 대한 통합검색을 제공하는데 집중하고 있다. 다섯째, 대부분의 통합도서관은 유사한 서비스 형태를 제공한다. 이 결과를 바탕으로 국내 공공도서관들이 디스커버리형 통합검색 서비스를 기대할 수 있는 개선방안을 제안하였다.

Abstract

The purpose of this study is to analyze the characteristics of the integrated search services for integrated libraries operated by local governments in Korea. The target of analysis was integrated libraries operated by 25 local governments in Seoul, and the analysis elements were selected from service functions in 12 areas related to integrated search. The results of the study are as follows. First, the integrated library is an association of public libraries and small libraries in autonomous districts and provides integrated search services. The provided integrated search service function, types of bibliographic information, and facets are not diverse. Second, the records in the search results were mostly item types, not title types. Third, enrichment information supplementing book information consists of book introductions, related information, book-related keywords, and loan-related information. Fourth, integrated search shows the form of integrated OPAC based on integrated catalog DB rather than discovery-type search. It concentrates on providing an integrated search for catalog DBs distributed in public libraries or small libraries in the autonomous district. Fifth, most integrated libraries provide similar service types. Based on these results, improvement plans were proposed for domestic public libraries to expect discovery-type integrated search services.

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